PCA explicado: La lógica secreta detrás de la reducción de dimensionalidad

Este artículo desmitifica el Análisis de Componentes Principales (PCA) eliminando el enfoque de 'caja negra'. Explora la necesidad matemática de los vectores propios y valores propios, explica cómo proyectar datos en espacios no correlacionados para preservar la varianza y describe el proceso de optimización paso a paso necesario para construir el algoritmo desde cero.